Узнай, как такие типы визуальных данных, как тепловизионные, LiDAR и инфракрасные изображения, позволяют применять компьютерное зрение в различных отраслях.
Раньше такие технологии, как дроны, были ограничены и доступны только исследователям и специалистам, но сегодня передовое оборудование становится более доступным для широкой аудитории. Этот сдвиг меняет то, как мы собираем визуальные данные. Благодаря более доступным технологиям мы теперь можем получать изображения и видео из самых разных источников, не ограничиваясь традиционными камерами.
Параллельно с этим стремительно развивается аналитика изображений, которую обеспечивает компьютерное зрение- направление искусственного интеллекта (ИИ), позволяющее машинам более эффективно интерпретировать и обрабатывать визуальные данные. Этот прогресс открыл новые возможности для автоматизации, обнаружения объектов и анализа в реальном времени. Теперь машины могут распознавать паттерны, отслеживать движение и понимать смысл сложных визуальных данных.
К основным типам визуальных данных относятся изображения RGB (красный, зеленый, синий), которые обычно используются для распознавания объектов, тепловизионные изображения, которые помогают обнаружить тепловые сигнатуры в условиях низкой освещенности, и данные о глубине, которые позволяют машинам понимать 3D-окружение. Каждый из этих типов данных играет важную роль в работе различных приложений Vision AI, начиная от видеонаблюдения и заканчивая медицинской визуализацией.
В этой статье мы рассмотрим основные типы визуальных данных, используемых в Vision AI, и выясним, как каждый из них способствует повышению точности, эффективности и производительности в различных отраслях. Давай приступим!
Обычно, когда ты используешь смартфон, чтобы сделать фотографию или просмотреть запись с камеры видеонаблюдения, ты работаешь с RGB-изображениями. RGB расшифровывается как красный, зеленый и синий, и это три цветовых канала, которые представляют визуальную информацию в цифровых изображениях.
RGB-изображения и видео - это тесно связанные типы визуальных данных, используемых в компьютерном зрении, и оба они снимаются с помощью стандартных камер. Ключевое различие заключается в том, что изображения фиксируют один момент, а видео - это последовательность кадров, которые показывают, как все меняется с течением времени.
RGB-изображения обычно используются для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы, при поддержке таких моделей, как Ultralytics YOLO11. Эти приложения полагаются на выявление паттернов, форм или специфических особенностей в одном кадре.
С другой стороны, видеоролики необходимы, когда речь идет о движении или времени, например, для распознавания жестов, наблюдения или отслеживания действий. Поскольку видео можно рассматривать как серию изображений, модели компьютерного зрения вроде YOLO11 обрабатывают их кадр за кадром, чтобы понять движение и поведение с течением времени.
Например, YOLO11 можно использовать для анализа RGB-изображений или видео, чтобы обнаруживать сорняки и подсчитывать растения на сельскохозяйственных полях. Это улучшает мониторинг посевов и помогает отслеживать изменения в течение вегетационных циклов для более эффективного управления фермой.
Данные о глубине добавляют третье измерение к визуальной информации, указывая, насколько далеко объекты находятся от камеры или датчика. В отличие от RGB-изображений, которые передают только цвет и текстуру, данные о глубине обеспечивают пространственный контекст. Они показывают расстояние между объектами и камерой, позволяя интерпретировать трехмерный план сцены.
Этот тип данных снимается с помощью таких технологий, как LiDAR, стереозрение (использование двух камер для имитации человеческого восприятия глубины) и Time-of-Flight (измерение времени, которое требуется свету, чтобы добраться до объекта и обратно) камеры.
Среди них LiDAR (Light Detection and Ranging) часто является самым надежным для измерения глубины. Он работает, посылая быстрые лазерные импульсы и измеряя, сколько времени им требуется, чтобы отразиться обратно. В результате получается высокоточная 3D-карта, известная как облако точек, на которой в режиме реального времени видны форма, положение и расстояние до объектов.
Технологию LiDAR можно разделить на два основных типа, каждый из которых предназначен для определенных задач и условий. Вот более подробный взгляд на оба типа:
Важнейшее применение данных LiDAR - автономные транспортные средства, где они играют ключевую роль в таких задачах, как определение полосы движения, предотвращение столкновений и идентификация близлежащих объектов. LiDAR создает подробные 3D-карты окружающей среды в реальном времени, позволяя автомобилю видеть объекты, рассчитывать расстояние до них и безопасно ориентироваться.
RGB-изображения фиксируют то, что мы видим в видимом световом спектре, однако другие технологии визуализации, например тепловая и инфракрасная, выходят за эти рамки. Инфракрасная съемка фиксирует инфракрасный свет, который излучается или отражается от объектов, что делает ее полезной в условиях недостаточной освещенности.
Тепловидение, напротив, обнаруживает тепло, излучаемое объектами, и показывает разницу температур, что позволяет ему работать в полной темноте или сквозь дым, туман и другие препятствия. Этот тип данных особенно полезен для мониторинга и обнаружения проблем, особенно в тех отраслях, где изменения температуры могут сигнализировать о потенциальных проблемах.
Интересный пример - тепловидение, используемое для контроля электрических компонентов на предмет признаков перегрева. Обнаруживая разницу температур, тепловизоры могут выявить проблемы до того, как они приведут к поломке оборудования, пожару или дорогостоящему ущербу.
Аналогично, инфракрасные изображения могут помочь обнаружить утечки в трубопроводах или изоляции, выявляя разницу температур, которая указывает на выходящие газы или жидкости, что крайне важно для предотвращения опасных ситуаций и повышения энергоэффективности.
В то время как инфракрасная и тепловая съемка захватывают определенные аспекты электромагнитного спектра, мультиспектральная съемка собирает свет из нескольких выбранных диапазонов длин волн, каждый из которых выбирается для определенной цели, например, для обнаружения здоровой растительности или идентификации материалов поверхности.
Гиперспектральная съемка делает еще один шаг вперед, улавливая свет в сотнях очень узких и непрерывных диапазонов длин волн. Это позволяет получить подробную световую подпись для каждого пикселя изображения, что дает гораздо более глубокое понимание любого наблюдаемого материала.
Как при мультиспектральной, так и при гиперспектральной съемке используются специальные датчики и фильтры, улавливающие свет с разными длинами волн. Затем данные организуются в трехмерную структуру, называемую спектральным кубом, где каждый слой представляет собой отдельную длину волны.
Модели искусственного интеллекта могут анализировать эти данные, чтобы обнаружить особенности, которые не видят обычные камеры или человеческий глаз. Например, в фенотипировании растений гиперспектральная съемка может использоваться для мониторинга здоровья и роста растений путем обнаружения едва заметных изменений в их листьях или стеблях, таких как недостаток питательных веществ или стресс. Это помогает исследователям оценивать здоровье растений и оптимизировать сельскохозяйственную практику без использования инвазивных методов.
Радар и сонар - это технологии, которые обнаруживают и наносят на карту объекты, посылая сигналы и анализируя их отражения, подобно LiDAR. В отличие от RGB-изображения, которое опирается на световые волны для получения визуальной информации, радар использует электромагнитные волны, обычно радиоволны, а сонар - звуковые волны. И радар, и сонар излучают импульсы и измеряют время, которое требуется сигналу, чтобы отразиться от объекта, предоставляя информацию о его расстоянии, размере и скорости.
Радарная съемка особенно полезна при плохой видимости, например во время тумана, дождя или в ночное время. Поскольку радар не полагается на свет, он может обнаруживать самолеты, транспортные средства или местность в полной темноте. Это делает радар надежным выбором в авиации, мониторинге погоды и автономной навигации.
Для сравнения, гидролокационная съемка обычно используется в подводных условиях, куда свет не дотягивается. Он использует звуковые волны, проходящие через воду и отражающиеся от подводных объектов, что позволяет обнаруживать подводные лодки, составлять карты океанского дна и выполнять подводные спасательные операции. Достижения в области компьютерного зрения сегодня позволяют еще больше повысить эффективность обнаружения под водой, объединяя данные сонара с интеллектуальным анализом для улучшения обнаружения и принятия решений.
До сих пор мы обсуждали различные типы данных, которые можно собрать в реальном мире. Однако синтетические и симулированные визуальные данные - это оба типа искусственного контента. Синтетические данные создаются с нуля с помощью 3D-моделирования или генеративного ИИ для получения реалистично выглядящих изображений или видео.
Симуляционные данные похожи, но подразумевают создание виртуальной среды, которая повторяет поведение физического мира, включая отражение света, образование теней и движение объектов. В то время как все симулированные визуальные данные являются синтетическими, не все синтетические данные являются симулированными. Ключевое различие заключается в том, что симулированные данные воспроизводят реалистичное поведение, а не только внешний вид.
Эти типы данных полезны для обучения моделей компьютерного зрения, особенно когда трудно собрать данные из реального мира или когда нужно смоделировать специфические, редкие ситуации. Разработчики могут создавать целые сцены, выбирать типы объектов, их положение и освещение, а также автоматически добавлять метки, например ограничительные рамки, для обучения. Это помогает быстро создавать большие и разнообразные наборы данных, не требуя реальных фотографий или ручного нанесения меток, что может быть дорогостоящим и отнимать много времени.
Например, в здравоохранении синтетические данные можно использовать для обучения моделей сегментирования клеток рака молочной железы, когда сбор и маркировка больших массивов данных реальных изображений затруднены. Синтетические и симулированные данные обеспечивают гибкость и контроль, заполняя пробелы там, где визуальные возможности реального мира ограничены.
Теперь, когда мы рассмотрели, как работают разные типы визуальных данных и что они могут делать, давай подробнее разберемся, какие типы данных лучше всего подходят для конкретных задач:
Иногда один тип данных может не обеспечить достаточной точности или контекста в реальных ситуациях. Именно в таких случаях мультимодальное слияние датчиков становится ключевым. Комбинируя RGB с другими типами данных, такими как тепловые, глубинные или LiDAR, системы могут преодолеть индивидуальные ограничения, повышая надежность и адаптивность.
Например, при автоматизации склада использование RGB для распознавания объектов, глубины - для измерения расстояния, а тепловых - для обнаружения перегрева оборудования делает работу более эффективной и безопасной. В конечном счете, наилучшие результаты дает выбор или комбинирование типов данных в зависимости от конкретных потребностей твоего приложения.
При построении моделей ИИ Vision выбор правильного типа визуальных данных имеет решающее значение. Такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация и отслеживание движения, зависят не только от алгоритмов, но и от качества входных данных. Чистые, разнообразные и точные наборы данных помогают снизить уровень шума и повысить производительность.
Объединяя такие типы данных, как RGB, глубина, тепловые и LiDAR, системы ИИ получают более полное представление об окружающей среде, что делает их более надежными в различных условиях. По мере того как технологии будут продолжать совершенствоваться, они, вероятно, проложат путь к тому, чтобы ИИ в области зрения стал более быстрым, адаптируемым и влиятельным в различных отраслях.
Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Открой для себя различные приложения, связанные с ИИ в здравоохранении и компьютерным зрением в розничной торговле, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работать с Vision AI.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI